Mësimi i robotëve për të parashikuar preferencat njerëzore për bashkëpunim të zgjeruar

Njerëzit zotërojnë aftësinë unike për të kuptuar qëllimet, dëshirat dhe besimet e të tjerëve, gjë që është thelbësore për të parashikuar veprimet dhe për të bashkëpunuar në mënyrë efektive. Kjo aftësi, e njohur si "teoria e mendjes", është e lindur për ne, por mbetet një sfidë për robotët. Sidoqoftë, nëse robotët do të bëhen ndihmës të vërtetë bashkëpunues në prodhim dhe në jetën e përditshme, ata gjithashtu duhet t'i mësojnë këto aftësi.

Në një të re letër, e cila ishte finaliste për çmimin e letrës më të mirë në Konferencën Ndërkombëtare ACM/IEEE mbi Ndërveprimin Njerëzor-Robot (HRI), studiuesit e shkencave kompjuterike nga USC Viterbi synojnë të mësojnë robotët të parashikojnë preferencat njerëzore në detyrat e montimit. Kjo do t'i lejojë robotët që një ditë të ndihmojnë në detyra të ndryshme, nga ndërtimi i satelitëve deri te vendosja e një tavoline.

"Kur punon me njerëz, një robot duhet të hamendësojë vazhdimisht se çfarë do të bëjë personi më pas," tha autori kryesor Heramb Nemlekar, një student i doktoraturës në shkenca kompjuterike në USC i mbikëqyrur nga Stefanos Nikolaidis, një asistent profesor i shkencave kompjuterike. “Për shembull, nëse roboti mendon se personi do të ketë nevojë për një kaçavidë për të montuar pjesën tjetër, ai mund ta marrë kaçavidën para kohe në mënyrë që personi të mos ketë nevojë të presë. Në këtë mënyrë roboti mund t'i ndihmojë njerëzit ta përfundojnë montimin shumë më shpejt.”

Një qasje e re për të parashikuar veprimet njerëzore

Parashikimi i veprimeve njerëzore mund të jetë sfidues, pasi njerëz të ndryshëm preferojnë të kryejnë të njëjtën detyrë në mënyra të ndryshme. Teknikat aktuale kërkojnë që njerëzit të demonstrojnë se si do të dëshironin të kryenin montimin, gjë që mund të marrë kohë dhe joproduktive. Për të adresuar këtë çështje, studiuesit zbuluan ngjashmëri në mënyrën se si individët mbledhin produkte të ndryshme dhe e përdorën këtë njohuri për të parashikuar preferencat.

Në vend që t'u kërkonin individëve t'i "tregonin" robotit preferencat e tyre në një detyrë komplekse, studiuesit krijuan një detyrë të vogël montimi (e referuar si një detyrë "kanonike") që mund të kryhej shpejt dhe lehtë. Roboti më pas do të "shikonte" njeriun duke përfunduar detyrën duke përdorur një aparat fotografik dhe do të përdorte mësimin e makinës për të mësuar preferencën e personit bazuar në sekuencën e veprimeve të tyre në detyrën kanonike.

Në një studim të përdoruesve, sistemi i studiuesve ishte në gjendje të parashikonte veprimet njerëzore me rreth 82% saktësi. Kjo qasje jo vetëm që kursen kohë dhe përpjekje, por gjithashtu ndihmon në ndërtimin e besimit midis njerëzve dhe robotëve. Mund të jetë e dobishme në mjediset industriale, ku punëtorët montojnë produkte në një shkallë të gjerë, si dhe për personat me aftësi të kufizuara ose me lëvizshmëri të kufizuar që kërkojnë ndihmë në montimin e produkteve.

Drejt një të ardhmeje të bashkëpunimit të përmirësuar njeri-robot

Qëllimi i studiuesve nuk është të zëvendësojnë punëtorët njerëzorë, por të përmirësojnë sigurinë dhe produktivitetin në fabrikat hibride njeri-robot, duke i detyruar robotët të kryejnë detyra pa vlerë të shtuar ose ergonomike sfiduese. Hulumtimet e ardhshme do të fokusohen në zhvillimin e një metode për të hartuar automatikisht detyra kanonike për lloje të ndryshme detyrash montimi dhe vlerësimin e përfitimeve të të mësuarit të preferencave njerëzore nga detyrat e shkurtra dhe parashikimin e veprimeve në detyra komplekse në kontekste të ndryshme, si ndihma personale në shtëpi.

"Një robot që mund të mësojë shpejt preferencat tona mund të na ndihmojë të përgatisim një vakt, të riorganizojmë mobiljet ose të bëjmë riparime të shtëpisë, duke pasur një ndikim të rëndësishëm në jetën tonë të përditshme," tha Nikolaidis.